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基于Inpho的應急測繪數據快速處理方法

2018-08-20 12:01:46陳閩龍
陜西煤炭 2018年4期
關鍵詞:測繪

王 薇,康 荔,2,蔡 磊,2,陳閩龍

(1.陜西省煤田物探測繪有限公司,陜西 西安 710054;2.國土資源部煤炭資源勘查與綜合利用重點實驗室,陜西 西安 710054)

0 引言

近年來,地質災害頻繁發生,為了在災害發生后最大程度地降低災害損失,準確迅速地制定救災決策、提高災害應急救援效率,首要任務就是獲取災區的位置、類型、規模、分布等信息,快速做出救援方針。但往往受到通信中斷、道路破壞等因素影響使得人員無法第一時間進入災區,此時無人機航空攝影測量應運而生。它通過對航拍數據進行處理,生成災區的高分辨率正射影像,為相關部門的災害決策工作提供重要依據。

和傳統的航空攝影所展現出來的受外界環境影響強烈、作業耗時長、機動性差等相比,無人機低空遙感更適合進行危險區域的圖像實時獲取、土地變化監測、環境監測、應急指揮需求等方面應用,具有非常廣闊的應用前景。無人機攝影測量具有如下優勢:影像獲取便捷、成本低、具有機動性和靈活性,安全性較高、受氣候條件影響較小,任務周期短、時效性強。同時,也有著一些劣勢存在,如拍攝姿態穩定性差、像片像幅小、像片傾角大、影像畸變較大等等一些不利因素,這些因素也給無人機數據處理帶了了許多難點[1-3]。基于Inpho的無人機影像應急測繪處理方法解決了快速成像、快速處理和無人機攝影姿態穩定性差的問題。

1 Inpho系統介紹

Inpho是國內外知名的航空攝影測量軟件之一,它可以為多數航空攝影測量項目提供一套完整的作業方案,包括空中三角測量,數字高程模型DEM的生產、數字正射影像DOM的生產和三維地物地貌特征的提取。

Inpho是集MATCH-AT空三加密模塊、MATCH-T DSM點云提取模塊、OrthoMaster正射糾正模塊、OrthoVista鑲嵌勻色模塊等于一體的航攝數據處理系統。作為主流的航空攝影測量軟件之一,它可以為所有的數字攝影測量提供處理方案,應用于眾多航測項目中,取得了良好的效果,并得到各單位的一致認可。

在Inpho下進行無人機應急測繪數據處理,一般流程是在飛機作業結束之后,使用機載POS數據,原始航空影像,相機參數等新建工程,輸入相關參數、空三解算、點云提取、正射影像生成并鑲嵌勻色,最終成果輸出[4-5]。

2 數據處理流程

Inpho攝影測量系統數據處理流程如圖1所示。

圖1 Inpho攝影測量數據處理流程

2.1 數據準備及數據預處理

文中以某項目為例,探討基于Inpho的無人機應急測繪數據處理方法。準備數據有:原始像片、相機參數以及POS數據。由于無人機低空航空攝影測量系統采用的是普通的非量測數碼相機,原始像片的邊緣都存在一定的畸變,所以在進行空三前需要對測區所有像片進行預處理,即通過對數碼相機進行相機檢校獲得相應的畸變參數,然后對每張像片進行畸變校正,經過畸變校正后的像片才能用于空中三角測量。

2.2 工程創建

設置相機參數,包括掃描分辨率、相機焦距f、像片行列號及像主點坐標(X0,Y0),注意由于預處理已經對像片進行了畸變校正,所以此處的像主點坐標應設置為0。接下來導入畸變校正后的像片,導入POS數據,生成航帶信息,空三項目創建成功。打開影像命令器,設置彩色RGB通道,建立影像金字塔。進入地理參考模塊進行影像檢查,逐條檢查像片的排列順序,若發現有排列錯誤的則要在工程編輯中對該條航帶影像進行旋轉。

2.3 空中三角測量

空中三角測量是利用地面控制點坐標及其在遙感影像中測定出的相應坐標,通過數學算法最小二乘法解算出未知點的平面坐標及高程,還原飛機在拍攝時的空中姿態,建立地形地貌的立體模型。Inpho中空中三角測量主要工作是進行影像連接點匹配和平差。連接點匹配是在旁向和航向不同的像片上匹配同名點,MATCH-AT空三加密模塊處理過程自動、高效、便捷,自動匹配有效連接點的功能非常強大,若采用GPS/IMU輔助全自動連接點匹配功能,匹配出來的點更均勻準確,且對于紋理較差的水域,沙漠和森林等地方也都可以匹配到足夠的連接點,有著無可比擬的優勢。在自由網構建完成后則可進行自由網平差,并剔除粗差。

接著進行控制點轉刺,自由網平差后Infho中便可以粗略判斷控制點的位置,給出預測點位,結合外業提供的控制點標記,在控制點相對應的每張像片上都對該點進行轉刺。控制點轉刺需注意,首先在測區四角各刺一個點,然后進行約束平差,平差后的控制點預測會更精確,接著再均勻在測區內刺點,邊刺點邊平差,直至所有控制點都轉刺完畢并通過約束平差。

但對于應急測繪,由于條件限制可能無法進入測區獲取控制數據,快速獲得測區的相對位置關系顯得更為重要,則不需要轉刺控制點[6]。

2.4 提取DSM點云數據

MATCH-T DSM點云提取模塊是通過在恢復的立體模型中提取高密度的點云數據,生成數字地面模型DSM。DSM中包括自然地形地貌,人工建筑等相關信息。根據以往項目經驗可知,如果不進行DSM處理直接進行正射糾正則生成的影像會有變形和拉花,特別是在較高建筑物上表現得更為明顯。為了后期不出現這種情況,在DSM生成后需要選擇合適的濾波算法進行濾波平滑處理,濾除人工建筑物等信息,對于結果精度要求較高時則有必要進行人工編輯DSM。圖2和圖3分別是濾波平滑處理前后的DSM。

圖2 濾波前生成的DSM

圖3 濾波后生成的DSM

2.5 影像正射校正

數字正射影像DOM是利用數字高程模型對無人機像片經過逐個像元的投影差改正生成的具有一定幾何精度的平面影像圖。DOM具有精度高、信息量豐富、直觀逼真、獲取快捷等優點。

在Inpho中使用OrthoMaster模塊對無人機航攝像片進行正射糾正。在濾波處理后的高精度DSM基礎上通過批量對單張像片進行正射校正,得到測區內正射影像單片。圖4、圖5對比了濾波前后生成的正射影像圖。通過對比明顯發現,在平滑濾波處理后的DSM′基礎上生成的正射影像中房屋變形明顯變小,精度更高。

圖4 DSM濾波前生成的DOM

圖5 DSM濾波后生成的DOM

2.6 影像鑲嵌

OrthoVista模塊是通過先進的影像處理技術及全自動拼接線查找算法對不同來源的正射影像進行處理,生成整幅顏色均衡、銜接緊密的鑲嵌圖。在Inpho中,利用OrthoVista模塊對上面生成的單片正射影像進行鑲嵌,在進行鑲嵌時軟件內部會利用算法自動對單片正射影像進行勻光勻色,拼接出來的影像不會產生航帶間明顯的拼接痕跡。拼接后的正射影像如果有拼接錯位的情況可以在軟件里進行拼接線的調整,也可以利用單片正射影像在AdobePhotoshop下進行修補,最終生成該區域的一整幅高精度正射影像圖。

3 結論

(1)根據災害應急及無人機遙感影像的特點,對Inpho軟件下無人機航空攝影數據快速處理流程進行了方法改進,在保證無人機DOM精度前提下,提高影像處理效率。

(2)Inpho具有強大的連接點匹配功能,匹配點精度高且分布均勻,對于紋理相對較弱的區域也能匹配出充足的連接點。

(3)Inpho在處理無人機應急測繪數據具有一定的優勢。在Inpho中,整個處理過程批量處理較多,人工干預極少,大大提高應急測繪成果生產的效率。

(4)優化后的DSM極大地提高了DOM質量。對DSM經過濾波和平滑處理后,生成的DOM建筑物變形明顯減小,大大提升了DOM的質量和精度。

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